数据可视化是一个非常强大的工具，直观的显示你的数据—你唯一需要做的就是正确的使用它。在做数据可视化时，每个人都应该清楚的明白他到底想要表达什么，以及如何更好地做到。当做数据可视化时有三种主要情况：数据比较、数据查看、数据分块，以及一些混合情况。下面为大家一一讲解如何选择每种情况最适合的图表类型。
示例1
比较数据的最常见的工具是条形图。以AnyChart为例，下面是一个显示在北欧国家男性的失业率的图：
如图所示，在条形图的高度差相当清楚地显示除了各值之间的差异。注意，如果你需要加长文本标签，最好是做一个水平条形图，因为垂直轴给出了标签更多的空间。
示例2
如果我们不仅要显示男性，而且还要显示女性的失业率呢？现在每个国家有两个数据集—男性和女性，为了区分它们，我们需要用不同的颜色：
这类图有时也被称为双条形图，它们也可以是水平的。
示例3
当需要呈现两个相关值之间的相关性（也可以看作是一种比较），则需要用到散点图。这个图表显示不同国家宗教信仰和自杀率之间的相关性：
每个点水平和垂直坐标上的位置就对应着自杀率和宗教信仰。像上面提到的情况，对于每个国家我们同样有两个数据集，但重点不是放在国家上了。我们要比较的是自杀和宗教信仰的总体数量之间的关系。
虽然条形图有利于强调各个实体之间的区别，而散点图则显示数据总体之间的相关性。虽然具体某个国家的数据几乎不可读，但它完美的呈现了，根据图中的最佳拟合线（也叫趋势线）：宗教信仰越多的国家自杀率越低。数据点越接近这条线说明相关性越强。